【摘 要】
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结构优化设计自60年代以来,随着计算机技术、数学、生物学等学科的进步而得到了迅速发展。优化技术由最优化理论、计算机技术及工程技术相结合而形成的一种现代设计方法与技
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结构优化设计自60年代以来,随着计算机技术、数学、生物学等学科的进步而得到了迅速发展。优化技术由最优化理论、计算机技术及工程技术相结合而形成的一种现代设计方法与技术。在解决复杂的工程设计问题时,优化技术的应用可以较快地实现设计方案的最佳化,提高设计效率。本文将神经网络和遗传算法两者相结合,成功的实现了将改进型BP神经网络和遗传算法相结合应用到机器人结构优化设计中。首先系统地分析了优化理论的发展和优化设计应用的现状,探讨神经网络的发展及其在结构优化设计过程中的应用,总结了传统的优化算法和现代优化算法的优缺点,并论证了基于遗传算法的神经网络应用的可行性和优越性。本文以Ansys Workbech软件为工具,针对水轮机修复专用机器人在实际工作情况几个代表性姿态,在满足各种约束条件下进行结构静力分析,得到水轮机修复专用机器人工作末端的位移和整体应力分布情况,为基于BP神经网络遗传算法的机器人结构优化的网络训练、学习及检测网络性能提供代表性数据样本。通过对BP网络模型结构的数据准备、隐层节点数确定、网络结构设计等进行分析和新的探讨,针对其缺点,提出了改进办法,即通过引入动量常量提高网络收敛速度;引入遗传算法避免了出现局部最小值,提出基于人工神经网络遗传算法的算法。该算法综合了遗传算法的全局性和改进型神经网络的快速收敛等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度。利用在Ansys Workbech获取的数据样本,验证了该方法的可行性和有效性。根据该算法对网络的拓扑结构进行了新设计,并依据MATLAB工具箱通过程序设计,真正意义上实现将BP神经网络、有限元分析、遗传算法有机结合,对水轮机修复专用机器人进行了结构优化设计。
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